18. i. コンスタント作成(Excel作業)
データレイアウト付属の符号表(Excelファイル)を加
工して、 擬似ミクロデータを R に変数名を付加させな
がら読み込ませるための情報ファイル(コンスタント)
を作成
ii. コンスタント読込み ( R 作業)
iii. データファイル読込み( R 作業)
作業フォルダから複数あるデータファイルの名前を取
得し、データファイルを連結させながら読み込むと同時
に、コンスタントを用いて変数名や属性を指定する。
E-6. さらに楽をしよう!
• 変数名、漢字の項目名と、データが因子か数量かを区別
できる情報を持つ符号表を活用
• 複数のデータファイルの読み込みを自動化
18
35. i <- 5
while (i > 0){
print("Hello!")
i <- i - 1
}
繰り返し処理
• for
• while
35
for (i in 1:5) print("Hello")
nm1 <- c("Mio", "Ryo", "John", “Yuki", "Taro")
for (i in 1:5) {
print(paste("Hello, ", nm1[i], "!", sep="") )
}
36. 条件分岐
• if() else{}
• ifelse
36
b <- c <- 0
if (a > 0) {
b <- b + 1; print("a > 0")
} else {
c <- c + 1; print ("a <= 0")
}
outcome <- ifelse (score > 0.5, print("Passed"), print("Failed"))
40. 欠損値 NA(2)
40
> which(x1 == NA) # x1の値がNAであるデータ番号
integer(0) # ?????
> x1 == NA
[1] NA NA NA NA NA
NAに対する演算結果は全てNAで比較演算子
==も使えない
代わりに、is.na という特別な関数が用意されているみち
41. 関数 is.na()
41
> which(x1 == NA) #x1の値がNAであるデータ番号
integer(0) # 1つもない
> x1 == NA
[1] NA NA NA NA NA
> sum(x1)
[1] NA
NAに対する演算結果は全てNAで比較演算子
==も使えず、そのままでは合計も計算できない
代わりに、is.na という特別な関数が用意されているみち